基于arm的指紋識別畢業(yè)設(shè)計(jì)

MACROBUTTONMTEditEquationSection2SEQMTEqn\r\hSEQMTSec\r1\hSEQMTChap\r3\h基于ARM的指紋識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)摘要世界正朝著互聯(lián)化的方向發(fā)展,而物聯(lián)網(wǎng)正是這個(gè)數(shù)字革命的核心之一。在目前流行的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中,要求嵌入式終端能夠提供成熟且價(jià)格便宜的生物特征識別技術(shù),目前來說指紋識別的技術(shù)應(yīng)用最為廣泛,我們不僅在門禁、考勤系統(tǒng)中可以看到指紋識別技術(shù)的身影,市場上有了更多指紋識別的應(yīng)用：如手機(jī)、指紋鎖、銀行支付驗(yàn)證都可應(yīng)用指紋識別的技術(shù)。在指紋識別控制領(lǐng)域,也會用到各種微控制器,本文采用了三星半導(dǎo)體S3C6410作為控制核心,S3C6410應(yīng)用了專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式消費(fèi)類電子設(shè)計(jì)的ARM9核。按性能分成兩個(gè)不同的系列：該系列核時(shí)鐘頻率已經(jīng)達(dá)到72MHz。指紋識別基于兩種特征點(diǎn)來識別:(i)組成指紋的指紋整體特征結(jié)構(gòu)(ii)局部的特征點(diǎn)。本文提出了一種可以在自動(dòng)指紋識別系統(tǒng)中使用的基于特征點(diǎn)的指紋識別算法。本文提到的方法基于從細(xì)化提取的特征點(diǎn)，二值化一個(gè)指紋圖像分割圖。該系統(tǒng)采用在指紋分類的指紋索引匹配，大大提高了匹配算法的性能。關(guān)鍵字：ARM9，指紋識別，特征識別，圖像處理AbstractTheworldismovinginthedirectionofthedevelopmentoftheInternet,theInternetofisoneofthecoreofthedigitalrevolution.Inthecurrentnetworktechnology,theembeddedterminalcapableofprovidingbiometrictechnologyismatureandthepriceischeap,atpresenttechnologyoffingerprintrecognitionisthemostwidely,wecannotonlyseethefingerprintrecognitiontechnologyinaccesscontrol,attendancesystem,fingerprintrecognitionapplicationismoreonthemarket:suchasmobilephone,fingerprintlock,bankpaymentverificationcanbeappliedtofingerprintrecognitiontechnology.Inthefingerprintrecognitionandcontrolfield,wewillalsouseavarietyofmicrocontroller,thispaperusesSamsungS3C6410asthecontrolcore,S3C6410applicationdesignedforhighperformance,lowcost,lowpowerembeddedconsumerelectronicdesignbasedonARM9kernel.Accordingtoperformanceisdividedintotwodifferentseries:thisseriesofcoreclockfrequencyhasreached72MHz.Fingerprintidentificationtwofeaturepointsbasedon:(I)toidentifythefingerprintfeaturestructurefingerprint(II)featurelocal.Thispaperproposesacanbeusedinautomaticfingerprintrecognitionsystemoffingerprintrecognitionalgorithmbasedonfeaturepoints.Themethodsmentionedinthisarticleisbasedonthefeaturepointsextractedfromrefined,twovaluesegmentationimageofafingerprintimage.Thesystemadoptsfingerprintindexinginthefingerprintclassificationmatching,greatlyimprovestheperformanceofmatchingalgorithm.Keywords:ARM9,FingerprintIdentifier，F(xiàn)eaturePoint,ImageProcessing.第一章概述1.1指紋課題的研究與應(yīng)用背景信息化的特點(diǎn)就是能夠?qū)崿F(xiàn)事物的數(shù)字化和隱秘化，傳統(tǒng)的身份管理如IC卡，磁卡，鑰匙存在著易丟失，偽造等缺點(diǎn)，相比較于傳統(tǒng)的身份辨識，人的指紋永遠(yuǎn)無法改變，因此指紋識別在安防領(lǐng)域，司法領(lǐng)域扮演及其重要的作用，在民用領(lǐng)域，隨著采集器的多樣化和嵌入式微控制器的發(fā)展，指紋識別更多地走進(jìn)了人們的生活中。作為一門生物識別的學(xué)科，數(shù)字指紋學(xué)的方法有在的規(guī)則可以遵循，可以把數(shù)字指紋識別的方法和規(guī)則歸納為：理解自然模型，建立物理模型，導(dǎo)出數(shù)學(xué)模型，確定指紋識別算法這樣一個(gè)過程[NOTEREF_Ref387673743\f1]。本設(shè)計(jì)采用嵌入式微處理器，外接傳統(tǒng)指紋采錄模塊，通過移植專用的指紋識別算法，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)具有指紋采集，指紋辨識功能的系統(tǒng)。1.2嵌入式系統(tǒng)概述嵌入式系統(tǒng)被工程師們定義為“一種用來控制、監(jiān)視或者輔助儀器、機(jī)械操作的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”。嵌入式系統(tǒng)的特點(diǎn)是基于硬件體系，高效，可靠，強(qiáng)實(shí)時(shí)性，滿足對象智能化控制要求的技術(shù)需要，因此可以將嵌入式系統(tǒng)定義為：“嵌入到對象體系中的專用計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)”。嵌入式系統(tǒng)有3個(gè)特性，即“微機(jī)性”、“可植入”及“專用性”?！拔C(jī)性”指的是通過使用專門的微控制器，來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制?！翱芍踩搿眲t是指的是可以嵌入到任何應(yīng)用中，應(yīng)付多種控制及運(yùn)算需求，應(yīng)用面廣泛?！皩Ｓ眯浴敝傅氖菫榱藢?shí)現(xiàn)特定對象的操作必須對該對象軟硬件單獨(dú)修改。嵌入式處理器:嵌入式處理器擁有靈活的應(yīng)用編程資源、豐富的外設(shè)接口總線及高速的部總線結(jié)構(gòu)，與通用微處理器比較，同時(shí)具有功耗低、簡單易用，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)，主要分為微控制器，微處理器，DSP處理器，嵌入式片上系統(tǒng)四類[NOTEREF_Ref387670408\h22]。微控制器：一般指單片機(jī)，將整個(gè)控制計(jì)算機(jī)的核心封裝在了一個(gè)芯片中，其中包含了ALU,外設(shè)，總線，RAM,ROM等通用接口，以某一類型核為模板，該類芯片具有功耗低，穩(wěn)定性好，但是性能較低，沒有MMU，無法運(yùn)行具有存管理功能的嵌入式系統(tǒng)，是目前工業(yè)應(yīng)用的主流。微處理器：嵌入式CPU具有通用處理器大部分的功能，可是其集成了更多的外設(shè)，并具有嵌入式特有的功耗低，性耗比高的優(yōu)點(diǎn)，通常以一核為模板，有別于單片機(jī)的是該類芯片性能更強(qiáng)，且通常由MMU的功能，可以在體系上運(yùn)行強(qiáng)大的嵌入式操作系統(tǒng)[NOTEREF_Ref387670437\h5]。. 本系統(tǒng)的指紋算法設(shè)計(jì)包括預(yù)處理和指紋兩部分的算法，其中，指紋預(yù)處理算法用來提取指紋的特征碼，包含指紋分割，二值化，細(xì)化部分算法。指紋識別算法用來與以存儲的模板匹配得到匹配結(jié)果[NOTEREF_Ref387670446\h6]。第二章系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案本章主要講述了指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，其中包括了硬件部分和軟件部分的具體設(shè)計(jì)方案。以及曾選用的方案比較。2.1指紋識別系統(tǒng)的概述指紋識別系統(tǒng)是通過專用的指紋圖片采集器，將指紋圖像通過嵌入式處理器經(jīng)過處理后，經(jīng)過指紋特征匹配算法，得出匹配結(jié)果。因此指紋識別系統(tǒng)由以下三部分組成：（1）嵌入式系統(tǒng)控制板指紋識別控制板由嵌入式處理器，指紋采集器，輸入輸出等硬件設(shè)備組成。（2）指紋采集器模塊本系統(tǒng)采用光電指紋采集器，該類型采集器具有成本低，應(yīng)用圍廣等特點(diǎn)，缺點(diǎn)是圖像失真比例大，需要進(jìn)行軟件較真（3）指紋系統(tǒng)軟件指紋系統(tǒng)軟件由指紋采集，指紋預(yù)處理及指紋識別三個(gè)步驟構(gòu)成。2.2指紋系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)方案針對指紋識別應(yīng)用，嵌入式控制板必須滿足的條件有：1.板載主控芯片必須具有強(qiáng)勁的運(yùn)算能力，才能具有圖像處理的能力，2.有大容量的存儲設(shè)備，可以滿足一般的嵌入式應(yīng)用需求。3.具有豐富的接口，方面拓展功能及測試。綜上所述，選用了采用ARM9核的三星S3C6410芯片，該芯片的主頻最高能到達(dá)72MHZ，且集成了豐富的外部設(shè)備，且價(jià)格便宜，完全滿足了指紋識別應(yīng)用的需求。以下是具體的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)[NOTEREF_Ref387670469\h10].。2.2.1指紋采集器介紹本設(shè)計(jì)采用OP100-T光學(xué)式指紋采集頭，該采集頭使用GC0307傳感器進(jìn)行獲取信息，該傳感器支持多個(gè)分辨率級別的圖像傳輸：QVGA(480*640)CIF（80*120）等，支持多種傳輸數(shù)據(jù)格式輸出：YCRCB422，YCRCB444，RGB565，采集器通過IIC接口進(jìn)行控制。指紋識別軟件設(shè)計(jì)由采集器驅(qū)動(dòng)，圖像畸變處理算法，圖像預(yù)處理算法，特征提取別算法，人機(jī)UI界面軟件流程圖如下圖：

圖2-3指紋識別系統(tǒng)工作流程圖第三章指紋預(yù)處理算法的設(shè)計(jì)

本設(shè)計(jì)采用的指紋識別方法是基于指紋的特征進(jìn)行匹配的，指紋的特征指的是紋線的的結(jié)束點(diǎn)和交叉點(diǎn)，因此，衡量系統(tǒng)性能的好壞就是指紋的端點(diǎn)和分叉點(diǎn)的提取精度。而提取的精度又和指紋圖像的大小和預(yù)處理算法的運(yùn)算復(fù)雜度有關(guān)，一般來說，指紋圖像越大，預(yù)處理越充分，指紋特征的提取越好。在嵌入式應(yīng)用中，由于系統(tǒng)的資源有限，因此常常采取折中的方法，即降低圖像的分辨率，加大預(yù)處理的處理度降低計(jì)算量，且得到較高的匹配度。 指紋圖像的預(yù)處理主要有以下幾個(gè)流程，主要包括求梯度場，方向場，然后圖像分割，濾波增強(qiáng)，而后細(xì)化，然后可以得到可提取出特征點(diǎn)的指紋圖像[NOTEREF_Ref387670469\h10]。3.1指紋圖片畸變處理算法由于采用了光電式采集器，反饋信號受到光學(xué)機(jī)理的影響，會有一點(diǎn)的圖像畸變，在這里主要是梯形畸變，當(dāng)前很多基于光學(xué)式采集的校正技術(shù)也是針對這種畸變來進(jìn)行的?？墒?，光學(xué)采集器得到的指紋圖像的畸變不僅只有這種線型變化，非線性扭曲在指紋的邊緣是很嚴(yán)重的。如圖3-1,3-2所示，但受圖像扭曲的影響，相同采集器存在相同的非線性扭曲，因此只要是同一個(gè)采集器采集到的信號是可以完成匹配，即使方向不同。但是對于不同的指紋采集器，采集到的圖像會因?yàn)椴杉鞯墓ぷ鞣绞降牟煌?，呈現(xiàn)出不同的特性，因此需要采取特殊的處理算法。 圖3-1光學(xué)畸變示意圖圖3-2實(shí)際采集到的畸變解決指紋圖像產(chǎn)生的畸變，可以從不同的角度去思考。基于以下假設(shè)進(jìn)行線性擬合數(shù)學(xué)建模。假設(shè)：（1）指紋畸變梯形中的方格數(shù)目沒有變小，只是由底向頂縮小。（2）認(rèn)定每行方格的數(shù)目變化是線性的。（3）方格中的像素是不可壓縮的。依照以上假述，可以進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，得出第一行的邊長關(guān)系：第y行方格邊長關(guān)系式：假設(shè)那么第d行的正方形邊長Y畸變矯正矯正對于y方向，第y行的所處位置和上底的距離為前(y-1)個(gè)正方形的邊長和：X畸變矯正：采用上述公式可以解決畸變矯正的坐標(biāo)映射問題，還原出較為真實(shí)的圖像[NOTEREF_Ref387670498\h11]。3.2指紋圖像的分割計(jì)算：由于使用光學(xué)指紋采集器，采集得到的圖像分為指紋圖像區(qū)域和空白區(qū)域。我們所做的操作是針對指紋圖像本身，但是空白區(qū)域由于采集器的因素也會有像素，因此需要分割具體的圖片。圖3-3梯度場實(shí)現(xiàn)圖像分割的方法有直方圖分割和梯度場的方法：直方圖分割的思路是由于指紋像素和背景像素之間落差較大[NOTEREF_Ref387670508\h12]，因此可以設(shè)定閥值，這種分割方法的缺點(diǎn)是不大準(zhǔn)確，不適應(yīng)光學(xué)采集接口采集的圖像，梯度場的實(shí)現(xiàn)方法是計(jì)算指紋圖像的梯度然后對梯度像素進(jìn)行閥值判斷，目的就是區(qū)分是前景和背景。圖像梯度的計(jì)算方法：MACROBUTTONMTEditEquationSection2SEQMTEqn\r\hSEQMTSec\h如上公式，圖像梯度需要進(jìn)行與相鄰像素的比較因此采用梯度的方法相較于直方圖的方法更好。3.3指紋的平滑處理在采集指紋過程中，傳感器通常會把周圍的環(huán)境灰塵，表面污漬等也才采集進(jìn)去，這些噪聲像素的特點(diǎn)是與周圍像素相比顯得并不“合群”。為了去除該噪聲，必須參考周圍的像素，進(jìn)行卷積運(yùn)算。信號與系統(tǒng)中卷積運(yùn)算在實(shí)際的指紋圖像處理中都表現(xiàn)為鄰域運(yùn)算。臨域運(yùn)算是在輸出指紋圖像中，通過矩陣運(yùn)算的思路，獲得圖像矩陣和模板矩陣運(yùn)算結(jié)果。通常臨域遠(yuǎn)比指紋圖像尺寸小，如3*3，4*4。卷積運(yùn)算的定義為：平滑模板算子實(shí)現(xiàn)了一種類似低通濾波的功能，算子如下3.4指紋的增強(qiáng)處理指紋圖像的增強(qiáng)指的是增強(qiáng)指紋圖像的特征，脊線，谷線等等特性，對這些特性的增強(qiáng)，需要對圖像的方向場和頻率場進(jìn)行分析，作為增強(qiáng)的指導(dǎo)。需要模擬出一個(gè)現(xiàn)象濾波器，模擬智能增強(qiáng)的“簡單細(xì)胞頻向調(diào)諧”過程。Daugmann證明了這些“頻向”脈沖響應(yīng)可由高斯窗口和正旋波相乘后得到的Gabor小波逼近[NOTEREF_Ref387670572\h17]。對于指紋的增強(qiáng)，主要在以下兩個(gè)方面進(jìn)行：在紋線的水平方向上，需要對紋線進(jìn)行定向增強(qiáng)，彌補(bǔ)由于采集因素造成的可能的紋線斷裂。在紋線的垂直方向上，需要對谷線進(jìn)行定向?yàn)V波，使用Gabor函數(shù)可以滿足該要求，在該位置的頻率場f對指紋圖像進(jìn)行振蕩增強(qiáng)[NOTEREF_Ref387670582\h16]。Gabor小波函數(shù)： 因?yàn)镚abor小波函數(shù)的模板運(yùn)算十分耗時(shí)，可將Gabor函數(shù)進(jìn)行花間處理，將矩形模板化為線段模板?；喼笄邢?yàn)V波模板為Hw=1/7{1,1,1,1,1,1,1}，法向?yàn)V波模板是Vw=1/7{-3,-1,3,9,3,-1,-3}圖3-8收斂之后圖圖3-9增強(qiáng)處理后 如圖3-9所示，增強(qiáng)之后的脊線和谷線更為鮮明，因?yàn)椴杉蛩財(cái)嗔训募咕€在增強(qiáng)后得到修復(fù)。4.指紋識別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)本節(jié)主要描述了在S3C6410ARM9芯片上指紋識別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，該部分的工作主要有搭建程序運(yùn)行環(huán)境，各個(gè)模塊的接口程序和算法移植，GUI界面的設(shè)計(jì)。本設(shè)計(jì)的硬件平臺采用了飛凌OK6410開發(fā)板作為硬件平臺，該平臺集成了2GNANDFLASH，256MSDRAM，具有CAMERA外設(shè)，DISPLAY外設(shè)，滿足了開發(fā)指紋識別系統(tǒng)的需求。4.1軟件運(yùn)行環(huán)境的設(shè)置嵌入式微處理器不同于嵌入式控制器，一般的微控制器的存儲設(shè)備單一，多為片F(xiàn)LASH或者ROM，然而嵌入式處理器的存儲設(shè)備是多樣，通過集成總線來實(shí)現(xiàn)取指和譯碼，其中涉及到的存儲設(shè)備分為包括片和片外，且設(shè)備本身的種類也是多樣化的。常見包括NANDFLASH和NORFLASH，SDRAM等。因此在編程時(shí)候需要考慮代碼的存放位置和運(yùn)行位置，在GNUC中提供了SCR文件腳本來指定文件的運(yùn)行域和執(zhí)行域，在ARMCC中使用SCATTER文件指定，本設(shè)計(jì)采用RVDS2.2作為開發(fā)環(huán)境，該環(huán)境采用ARMCC編譯器[NOTEREF_Ref387670679\h21]。本設(shè)計(jì)采用C語言作為編程語言，不同于匯編語言編程，C語言程序設(shè)計(jì)需要經(jīng)過編譯，，直至生成目標(biāo)文件，其中需要編譯器完成的是堆棧的設(shè)置，庫重新編譯，程序的裝載等等工作，在嵌入式開發(fā)環(huán)境中，同樣的芯片，硬件平臺往往是不同的，因此這些工作編譯器無法進(jìn)行，只能由開發(fā)者來實(shí)現(xiàn)[NOTEREF_Ref387672647\f\h23]。板載的S3C6410支持SD卡啟動(dòng)，NANDFLASH啟動(dòng)，通過修改芯片管腳OM[0:4]電平，可以修改啟動(dòng)方式，為了軟件調(diào)試方便，本設(shè)計(jì)采用SD卡啟動(dòng)作為程序入口，芯片上電的時(shí)候?qū)D卡第一個(gè)扇區(qū)復(fù)制到芯片部8KBIRAM，由于片IRAM的容量限制，該程序只能實(shí)現(xiàn)最基礎(chǔ)的功能，包括PLL初始化，SDRAM初始化，堆棧設(shè)置，和代碼的搬移，如下流程示意圖：圖5-1軟件環(huán)境設(shè)置流程圖4.2指紋采集器接口設(shè)計(jì)OP100-T采集器采用GC0307作為主控芯片，該芯片是一塊高分辨率CMOS圖形傳感器，該傳感器使用SCCB作為控制接口，提供YUV,RGB,YCbCr422等圖像信號輸出。且提供多分辨率圖像輸出，在CIF分辨率下面可以達(dá)到120幀/秒，微控制器接口方面使用6410片CAMERA作為圖像輸入口，采用IO口模擬SCCB控制時(shí)序。SCCB控制時(shí)序： 圖5-3SCCB控制時(shí)序圖在圖像數(shù)據(jù)接口方面6410提供了CAMERA接口，支持ITURBT-601/656YCbCr8位圖像數(shù)據(jù)格式，最大支持輸入像素達(dá)到4096*4096，且提供DMA和圖像變換功能。YCbCr圖像傳輸時(shí)序： 圖5-3ITU601視頻信號時(shí)序圖其中VSYNC代表幀同步信號，HSYNC代表行同步，每幀圖像包含由行圖形數(shù)據(jù)組成，在6410片提供DMA接口將圖像數(shù)據(jù)搬移到SDRAM中，可以通過編碼DMA通道將輸入的YUV信號直接解碼為RGB信號。下圖為OK6410的攝像頭輸入功能示意圖：圖5-4CAMERA外設(shè)接口圖如圖所示，OK6410為攝像頭提供了兩個(gè)DMA通道，通道的輸入可以為存和攝像頭輸入，其中，預(yù)覽（PREVIEW）通道支持圖像的旋轉(zhuǎn)輸出，兩個(gè)通道均可以實(shí)現(xiàn)RGB至YCBCR的相互轉(zhuǎn)換。每個(gè)通道中均有4個(gè)乒乓存儲器進(jìn)行數(shù)據(jù)操作，乒乓存儲器的原理是，當(dāng)由一幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)入的時(shí)候，放入緩沖區(qū)1，第二幀數(shù)據(jù)進(jìn)入，通過數(shù)據(jù)選擇端口放入緩沖區(qū)2，且通過處理選擇端口將緩沖區(qū)1的數(shù)據(jù)解碼為RGB顏色空間的數(shù)據(jù)輸出，如此操作，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫輸入輸出。下圖為指紋采集和處理器的的硬件連接圖： 圖5-5指紋采集器和S3C6410之間的接口5.3顯示及UI功能的實(shí)現(xiàn)指紋圖像通過飛凌6410開發(fā)板板載4.3寸液晶屏顯示，該液晶屏的分辨率為480*272，本設(shè)計(jì)采用6410集成的顯示控制器來驅(qū)動(dòng)，支持RGB,I-80，NTSC,PAL標(biāo)準(zhǔn)TV輸出，同時(shí)提供了從存到外設(shè)顯存的DMA通道，在顯示控制器初始化完成之后，只要寫入顯示緩沖區(qū)，相應(yīng)的顯示數(shù)據(jù)自動(dòng)就會通過DMA通道送至IO口。GUI界面的設(shè)計(jì)GUI界面采用按鍵+顯示的控制方式，由于采用裸機(jī)編程，無圖形庫的支持，GUI界面采用在PC端實(shí)現(xiàn)生成圖像數(shù)組，選擇合適的掃描方式，編譯進(jìn)程序，在使用的時(shí)候直接顯示數(shù)組中的容。第六章系統(tǒng)調(diào)試與測試6.1指紋算法的驗(yàn)證： 為了方便驗(yàn)證指紋識別系統(tǒng)的效果，本設(shè)計(jì)在PC端設(shè)計(jì)了一個(gè)基于MFC的指紋測試程序，該程序完成了指紋識別各個(gè)功能的算法驗(yàn)證。如下圖所示：圖6-1上位機(jī)驗(yàn)證程序本設(shè)計(jì)采用的算法都已經(jīng)通過上位機(jī)驗(yàn)證完成，該程序可以完成每個(gè)步驟算法的單獨(dú)驗(yàn)證效果。在必要時(shí)候也可以作為上位機(jī)將指紋數(shù)據(jù)發(fā)送或者接受給下位機(jī)。6.2指紋采集接口的調(diào)試部分指紋采集接口主要包括YCBCR422和I2C標(biāo)準(zhǔn)總線兩個(gè)部分，本文通過GPIO口模擬實(shí)現(xiàn)I2C協(xié)議的功能，下面是實(shí)際測試的波形圖：圖6-3STOP信號HSYNC與VSYNC時(shí)序：圖6-4行場同步信號6.3系統(tǒng)運(yùn)行的測試：致本文是在老師的悉心指導(dǎo)下完成的，從最初的選題到撰寫、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，老師都給了我很大的指導(dǎo)和幫助。愈的《師說》里有這么一句話：“師者，所以傳道受業(yè)解惑也”，老師就是這么一位盡職的好老師。他學(xué)識淵博，在專業(yè)上給予我很大的幫助，在研究遇到瓶頸時(shí)總能給我指點(diǎn)迷津。除此之外他還同我們進(jìn)行各方面的交流，教育我們做事該有的態(tài)度，培養(yǎng)我們的辦事能力。老師正直的為人和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度都深深的影響著我，我很慶幸能跟隨老師做畢業(yè)設(shè)計(jì)，在此向老師表示由衷的感。感大學(xué)四年所有給予我學(xué)習(xí)和生活上幫助的老師、同學(xué)，尤其是我們系的老師，他們精益求精的工作態(tài)度以及誨人不倦的師者風(fēng)是我學(xué)習(xí)的楷模。更要感可愛的輔導(dǎo)員對我們無微不至的關(guān)懷，以及陪伴我四年的舍友、同學(xué)們。感我的家人，感他們一直默默的支持著我，給了我物質(zhì)和精神上的幫助，感他們的關(guān)懷、鼓勵(lì)、支持和對我無私的付出。參考文獻(xiàn)[]謝健陽,李鐵才,唐降龍,等.指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].微計(jì)算機(jī)信息,2006(03Z):156-157.[]黃賢武,王加俊.指紋識別的預(yù)處理組合算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2002,22(10):29-32.[]楊俊,景疆.淺談生物認(rèn)證技術(shù)-指紋識別[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代,2004(3):3-4.[]羅希平,田捷.自動(dòng)指紋識別中的圖像增強(qiáng)和細(xì)節(jié)匹配算法[J].軟件學(xué)報(bào),2002,13(5):946-956.[]盧恒惠,X興川,X超,等.基于三角形與位置指紋識別算法的定位比較[J].移動(dòng)通信,2010,34(10):72-76.[]李瑩,艾明晶.基于NiosⅡ的自動(dòng)指紋識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用,2005(6):49-51.[]李曉昆.基于結(jié)構(gòu)特征的指紋識別[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),1999,21(2):25-29.[]謝健陽,李鐵才,唐降龍,等.指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].微計(jì)算機(jī)信息,2006(03Z):156-157.[]黃賢武,王加俊.指紋識別的預(yù)處理組合算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2002,22(10):29-32.[]楊俊,景疆.淺談生物認(rèn)證技術(shù)-指紋識別[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代,2004(3):3-4.[]羅希平,田捷.自動(dòng)指紋識別中的圖像增強(qiáng)和細(xì)節(jié)匹配算法[J].軟件學(xué)報(bào),2002,13(5):946-956.[]盧恒惠,X興川,X超,等.基于三角形與位置指紋識別算法的定位比較[J].移動(dòng)通信,2010,34(10):72-76.[]李瑩,艾明晶.基于NiosⅡ的自動(dòng)指紋識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用,2005(6):49-51.[]李曉昆.基于結(jié)構(gòu)特征的指紋識別[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),1999,21(2):25-29.[]王崇文,李見為.指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2001,21(12):61-63.[]尹義龍,寧新寶.自動(dòng)指紋識別技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].XX大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2002,38(1):29-35.[]楊俊,景疆.淺談生物認(rèn)證技術(shù)-指紋識別[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代,2004(3):3-4.[]RamosA,GrünertS,AdamsJ,etal.RNArecognitionbyaStaufendouble‐strandedRNA‐bindingdomain[].TheEMBOjournal,2000,19(5):997-1009.[]MeroT.Connecticut'sLeadByExampleGreenCampusInitiative[J].Sustainability:TheJournalofRecord,J2013,6(2):79-82.[]BuadesA,CollB,MorelJM.Anon-localalgorithmforimagedenoising[C]//puterVisionandPatternRecognition,2005.CVPR2005.IEEEputerSocietyConferenceon.IEEE,2005,2:60-65.[]LisbergerSG,EvingerC,JohansonGW,etal.Relationshipbetweeneyeaccelerationandretinalimagevelocityduringfovealsmoothpursuitinmanandmonkey[J].JournalofNeurophysiology,1981,46(2):229-249.[]BagonS,BoimanO,IraniM.Whatisagoodimagesegment?aunifiedapproachtosegmentextraction[M]//puterVision-ECCV2008.SpringerBerlinHeidelberg,2008:30-44.[]王國秋,袁衛(wèi)衛(wèi).一般的9-7小波濾波器及其圖像壓縮性能研究[J][J].電子學(xué)報(bào),2001,29(1):130-132.[]閻麗,莫金垣.一種新型實(shí)時(shí)拓展小波濾波器處理電分析信號的研究[J].科學(xué)通報(bào),1995,40(17):1567-1570.[]朱立新,王平安,夏德深.基于梯度場均衡化的圖像對比度增強(qiáng)[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2008,19(12):1546-1552.[]李耀輝,X保軍.基于直方圖均衡的圖像增強(qiáng)[J].華北科技學(xué)院學(xué)報(bào),2003,5(2):65-67.[]王炳健,X上乾,周慧鑫,等.基于平臺直方圖的紅外圖像自適應(yīng)增強(qiáng)算法[J].光子學(xué)報(bào),2005,34(2):299-301.[]胡世敏.基于S3C6410的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2011,34(20):63-66.[]鄧中亮,X紅星,延明,等.基于S3C6410和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的手持終端設(shè)計(jì)[J].電子設(shè)計(jì)工程,2011,19(002):1-4.[]嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)例開發(fā)[M].清華大學(xué),2002.[]王業(yè)琳,寧新寶,尹義龍.指紋圖像細(xì)化算法的研究[J].XX大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2003,39(4):468-475.[]X鳳奎,王永森.二值圖像細(xì)化算法的比較與改進(jìn)[J].XX工學(xué)院學(xué)報(bào),1997,18(4):48-52.[]李俊,吳懷宇,李騰飛,等.指紋圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].傳感器技術(shù),2005,24(1):38-39.[]陸穎,宋建中.模式識別理論在指紋自動(dòng)識別中的應(yīng)用[J].光學(xué)精密工程,1998,6(1):31.[]黃人,魏敏.基于結(jié)構(gòu)極坐標(biāo)變換的指紋識別[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2000,36(6):33-35.[]常寧,X澤.指紋方向圖的獲取及在指紋圖像預(yù)處理算法中的應(yīng)用[J].XX大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2006,37(2):221-226.[]謝健陽,李鐵才,唐降龍,等.指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].微計(jì)算機(jī)信息,2006(03Z):156-157.[]黃賢武,王加俊.指紋識別的預(yù)處理組合算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2002,22(10):29-32.[]楊俊,景疆.淺談生物認(rèn)證技術(shù)-指紋識別[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代,2004(3):3-4.[]羅希平,田捷.自動(dòng)指紋識別中的圖像增強(qiáng)和細(xì)節(jié)匹配算法[J].軟件學(xué)報(bào),2002,13(5):946-956.[]盧恒惠,X興川,X超,等.基于三角形與位置指紋識別算法的定位比較[J].移動(dòng)通信,2010,34(10):72-76.[]李瑩,艾明晶.基于NiosⅡ的自動(dòng)指紋識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用,2005(6):49-51.[]李曉昆.基于結(jié)構(gòu)特征的指紋識別[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),1999,21(2):25-29.[]王崇文,李見為.指紋識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2001,21(12):61-63.[]尹義龍,寧新寶.自動(dòng)指紋識別技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].XX大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2002,38(1):29-35.[]楊俊,景疆.淺談生物認(rèn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